Hướng dẫn python save excel file with variable name - python lưu tệp excel với tên biến

Tôi chưa quen với Python, cố gắng tìm ra việc đặt tên động của các tệp đã xuất. Ngay bây giờ, tôi đang xuất một tệp XLSX theo cách truyền thống:

data_subset.to_csv['Destination/existing_process.csv']

Tôi có một chuỗi có tên là 'user_name' và bộ tuple kết quả cho mỗi người dùng được xuất thành một tệp excel có tên là urch_process. Thay vì tên hiện tại_process, tôi muốn đổi tên tệp một cách linh hoạt bằng chuỗi user_name.

Chẳng hạn, đối với một user_name đã cho 'Matt', tôi muốn tệp được xuất được đặt tên là matt.csv. Cảm ơn!

Hỏi ngày 19 tháng 9 năm 2016 lúc 7:07Sep 19, 2016 at 7:07

KaushkaushKaush

551 Huy hiệu bạc5 Huy hiệu đồng1 silver badge5 bronze badges

1

Bạn có thể sử dụng

pip install xlrd

name = 'Matt'
with open[name + '.txt', 'w'] as f:
    f.write['test']

Cùng một bạn có thể sử dụng với

pip install xlrd

pip install xlrd

Đã trả lời ngày 19 tháng 9 năm 2016 lúc 7:13Sep 19, 2016 at 7:13

JeriljerilJeril

7.1353 Huy hiệu vàng51 Huy hiệu bạc67 Huy hiệu Đồng3 gold badges51 silver badges67 bronze badges

Đây là giải pháp:

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

Đã trả lời ngày 30 tháng 3 năm 2017 lúc 7:49Mar 30, 2017 at 7:49

KaushkaushKaush

551 Huy hiệu bạc5 Huy hiệu đồng1 silver badge5 bronze badges

Tôi có kế hoạch chạy một vòng lặp For và tạo một tệp mới cho từng bộ lọc vòng lặp khác nhau của Pandas DF. Tôi dường như không thể tìm ra cách sử dụng một tên biến để tạo sổ làm việc. Tôi đã thử thêm một r ở phía trước str [đường dẫn], được sử dụng "\\" và "/" trong đường dẫn tệp. Bất kỳ trợ giúp ở đây sẽ được đánh giá rất nhiều. Tôi không gặp lỗi cú pháp, mà là sổ làm việc không được tạo ra. Tôi đã kiểm tra đường dẫn và nó trông ổn, tôi không tin xlsxwriter đang nhận ra nó là một con đường

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel [r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1] 
booklist = df['Book'].unique[]
book = 'xxxxxxx'
filename = str[book] + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str[filename]

filtereddf = df[df['Book'].isin[[book]]]
filtereddf = filtereddf.dropna[thresh=1]


workbook = xlsxwriter.Workbook[str[path]]
worksheet = workbook.add_worksheet["Blotter"]
workbook.close

print[path]

print[booklist]
print [filtereddf]

Chương 4. Làm việc với các tệp ExcelWorking with Excel Files

Không giống như dữ liệu của chương trước, không phải tất cả dữ liệu trong này và chương sau sẽ dễ dàng nhập vào Python mà không cần một chút công việc. Điều này là do một số định dạng dữ liệu được tạo ra để có thể đọc được máy, trong khi những định dạng khác, chẳng hạn như các định dạng mà chúng tôi sẽ xem xét tiếp theo, có nghĩa là được tương tác với các công cụ máy tính để bàn. Trong chương này và tiếp theo, chúng tôi sẽ xem xét hai loại tệp ví dụ Tệp Excel và PDFS và cung cấp một số hướng dẫn chung để làm theo nếu bạn gặp phải một loại tệp khác.

Cho đến nay trong cuốn sách này, các giải pháp mà bạn đã học về việc nhập dữ liệu là khá tiêu chuẩn. Trong chương này, chúng tôi sẽ bắt đầu tìm hiểu về các quá trình sẽ thay đổi rất nhiều mỗi khi bạn thực hiện chúng. Mặc dù các quy trình khó khăn hơn, mục tiêu cuối cùng là như nhau: trích xuất các thông tin hữu ích và đưa nó vào một định dạng có thể sử dụng trong Python.

Các ví dụ chúng tôi sử dụng trong chương này và tiếp theo chứa dữ liệu từ báo cáo UNICEF 2014 2014 về tình trạng của trẻ em thế giới. Dữ liệu có sẵn ở định dạng PDF và Excel.

Khi bạn phải trích xuất dữ liệu từ các tệp ở các định dạng khó khăn hơn này, bạn có thể nghĩ rằng có ai đó ghét bạn, vì nó có thể gây đau đớn. Chúng tôi đảm bảo với bạn trong hầu hết các trường hợp, người đã tạo tệp với dữ liệu bên trong chỉ đơn giản là không xác định tầm quan trọng của việc phát hành nó ở định dạng có thể đọc được bằng máy.

Cài đặt các gói Python

Trước khi chúng ta có thể tiếp tục, chúng ta cần tìm hiểu cách cài đặt các gói Python bên ngoài [hoặc thư viện]. Cho đến thời điểm này, chúng tôi đã sử dụng các thư viện Python đạt tiêu chuẩn với Python khi bạn cài đặt nó. Bạn có nhớ nhập các gói

pip install xlrd

pip install xlrd

Python đi kèm với một tập hợp các thư viện được sử dụng thường xuyên. Bởi vì nhiều thư viện phục vụ một mục đích thích hợp, bạn phải cài đặt chúng một cách rõ ràng. Điều này là vì vậy máy tính của bạn không bị bồng bềnh với mỗi thư viện Python có sẵn.

Các gói Python được thu thập trong một thư mục trực tuyến có tên PYPI, nơi lưu trữ các gói cùng với siêu dữ liệu của chúng và bất kỳ tài liệu nào.

Trong chương này, chúng tôi đang xem xét các tập tin Excel. Nếu bạn truy cập PYPI trong trình duyệt của mình, bạn có thể tìm kiếm các thư viện liên quan đến Excel và xem danh sách kết quả gói phù hợp bạn có thể tải xuống. Đây là một cách để khám phá gói nào bạn nên sử dụng.

Chúng tôi sẽ sử dụng PIP từ thời điểm này để cài đặt các gói. Có nhiều cách để cài đặt PIP, và bạn nên đã làm như vậy trong Chương & nbsp; 1 của cuốn sách này.

Đầu tiên, chúng tôi sẽ đánh giá dữ liệu Excel. Hãy để cài đặt gói để thực hiện điều đó. Để cài đặt gói, chúng tôi sử dụng PIP theo cách sau:

pip install xlrd

Để xóa gói, chúng tôi sẽ chạy lệnh

pip uninstall xlrd

pip uninstall xlrd

Hãy thử cài đặt, gỡ cài đặt, và sau đó cài đặt lại

pip install xlrd

pip uninstall xlrd

Tại sao chúng tôi chọn

pip install xlrd

Điều đầu tiên chúng tôi đề xuất là tìm kiếm trên web để xem thư viện nào người khác đề xuất. Nếu bạn tìm kiếm parse excel bằng cách sử dụng python, bạn sẽ tìm thấy các bề mặt thư viện

pip install xlrd

Tuy nhiên, câu trả lời không phải lúc nào cũng rõ ràng. Trong Chương & NBSP; 13, chúng tôi sẽ tìm hiểu thêm về quá trình lựa chọn khi xem xét các thư viện Twitter.

Phân tích các tập tin excel

Đôi khi, cách dễ nhất để trích xuất dữ liệu từ một tờ Excel là tìm ra cách tốt hơn để lấy dữ liệu. Có những lúc phân tích cú pháp không phải là câu trả lời. Trước khi bạn bắt đầu phân tích cú pháp, hãy tự hỏi mình những câu hỏi sau:

• Bạn đã cố gắng tìm dữ liệu ở dạng khác chưa? Đôi khi các hình thức khác có thể có sẵn từ cùng một nguồn.

• Bạn đã cố gắng sử dụng điện thoại để tìm hiểu xem dữ liệu có sẵn ở dạng khác không? Kiểm tra Chương & NBSP; 6 để biết thêm mẹo.

• Bạn đã thử xuất các tab hoặc tab vào biểu mẫu CSV từ Excel [hoặc đầu đọc tài liệu của bạn] chưa? Đây là một giải pháp tốt nếu bạn chỉ có một vài tab dữ liệu hoặc dữ liệu bị cô lập trong một tab trên bảng Excel.

Nếu bạn đã cạn kiệt các tùy chọn này và bạn vẫn không có dữ liệu bạn cần, bạn sẽ cần sử dụng Python để phân tích tệp Excel của bạn.

Bắt đầu với phân tích cú pháp

Thư viện chúng tôi xác định cho các tệp excel phân tích cú pháp là

pip install xlrd

Có ba thư viện chính để xử lý các tệp Excel:

pip install xlrd

Đọc các tập tin Excel

pip uninstall xlrd

Ghi và định dạng các tệp excel

pip uninstall xlrd

Một bộ công cụ cho các hoạt động nâng cao hơn trong Excel [yêu cầu

pip install xlrd

pip uninstall xlrd

Bạn cần phải cài đặt từng loại riêng nếu bạn muốn sử dụng chúng; Tuy nhiên, trong chương này, chúng tôi sẽ chỉ sử dụng

pip install xlrd

pip install xlrd

pip install xlrd

Thiết lập môi trường làm việc của bạn cho tệp excel này bằng cách thực hiện như sau [hoặc một cái gì đó giống như nó, tùy thuộc vào hệ thống tổ chức của bạn]:

1. Tạo một thư mục cho công việc excel của bạn.

2. Tạo một tệp python mới có tên parse_excel.py và đặt nó vào thư mục bạn đã tạo.

3. Đặt tệp excel từ kho lưu trữ sách có tên là SOWC 2014 Stat Bảng_Table 9.xlsx trong cùng một thư mục.

Từ thư mục này, hãy nhập lệnh sau vào thiết bị đầu cuối của bạn để chạy tập lệnh từ dòng lệnh:

python parse_excel.py

Đến cuối chương này, chúng tôi sẽ viết một kịch bản để phân tích dữ liệu hôn nhân và lao động trẻ em được lưu trữ trong tệp Excel này.

Để bắt đầu kịch bản của chúng tôi, chúng tôi cần nhập

pip install xlrd

pip install xlrd

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']

Không giống như CSV, Sách Excel có thể có nhiều tab hoặc tờ. Để nhận được dữ liệu của chúng tôi, chúng tôi sẽ chỉ rút ra trang tính với dữ liệu chúng tôi muốn.

Nếu bạn có một vài tờ, bạn chỉ có thể đoán được chỉ số, nhưng điều đó đã giành được công việc nếu bạn có nhiều tờ. Vì vậy, bạn nên biết về sổ lệnh.sheet_by_name [________ 55], trong đó

pip install xlrd

Hãy để kiểm tra tên của các tờ chúng ta có:

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']

for sheet in book.sheets[]:
    print sheet.name

Tờ mà chúng tôi đang tìm kiếm là

pip install xlrd

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']
sheet = book.sheet_by_name['Table 9']

print sheet

Nếu bạn chạy mã đó, nó sẽ thoát với một lỗi cung cấp cho bạn thông tin sau:information:

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

Tại thời điểm này, bạn có thể thực sự bối rối. Vấn đề nằm ở sự khác biệt giữa những gì chúng ta thấy và những gì thực sự tồn tại.

Nếu bạn mở sổ làm việc Excel của mình và chọn tên của tờ bằng cách nhấp đúp vào nó, bạn sẽ thấy rằng có thêm một khoảng trống ở cuối. Không gian này không thể nhìn thấy đối với người dùng trong trình duyệt. Trong Chương & NBSP; 7, chúng ta sẽ học cách khắc phục sự cố này trong Python. Hiện tại, hãy cập nhật mã của bạn để phản ánh không gian.

Thay đổi dòng này:

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

với điều này:

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

Bây giờ, nếu chúng ta chạy kịch bản của chúng ta thì nó sẽ hoạt động. Bạn sẽ thấy đầu ra tương tự như thế này:

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

Hãy để khám phá những gì chúng ta có thể làm với một tờ. Thêm phần sau sau khi bạn gán biến

pip install xlrd

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

Trong danh sách trả lại, bạn sẽ thấy một phương thức gọi là

pip install xlrd

python parse_excel.py

Hãy thử ngay bây giờ:

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

Bạn nên lấy lại

python parse_excel.py

python parse_excel.py

python parse_excel.py

python parse_excel.py

python parse_excel.py

Với việc bổ sung chức năng

python parse_excel.py

python parse_excel.py

python parse_excel.py

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

python parse_excel.py

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']

Loops over the index

python parse_excel.py

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']

Đầu ra

python parse_excel.py

Từ đây, chúng ta cần phải tra cứu trên mỗi hàng để rút nội dung của mỗi hàng thay vì chỉ in số. Để thực hiện tra cứu, chúng tôi sẽ sử dụng

python parse_excel.py

Để có được mỗi giá trị hàng của chúng tôi sẽ sử dụng

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']

python parse_excel.py

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

python parse_excel.py

python parse_excel.py

Uses

python parse_excel.py

python parse_excel.py

Khi bạn chạy mã này, bạn sẽ thấy một danh sách cho mỗi hàng. Sau đây là một tập hợp con của dữ liệu bạn sẽ thấy:

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

Bây giờ chúng ta có thể thấy từng hàng, chúng ta cần rút thông tin chúng ta muốn. Để giúp chúng tôi xác định thông tin nào chúng tôi cần và làm thế nào để có được nó, nó sẽ dễ dàng hơn nhiều để mở tệp trong một chương trình để hiển thị các tệp Excel, chẳng hạn như Microsoft Excel trên Windows hoặc số trên Mac. Nếu bạn truy cập tab thứ hai trên bảng tính, bạn sẽ nhận thấy khá nhiều hàng tiêu đề.

Ghi chú

Trong mã của chúng tôi, chúng tôi sẽ nhắm đến việc lấy văn bản tiếng Anh. Tuy nhiên, nếu bạn muốn có một thử thách thêm, hãy cố gắng rút ra các tiêu đề và quốc gia của Pháp hoặc Tây Ban Nha.

Trên tab thứ hai, hãy xem thông tin bạn có thể trích xuất và suy nghĩ về cách tổ chức tốt nhất nó. Chúng tôi cung cấp một cách có thể để làm điều này ở đây, nhưng có nhiều cách khác nhau sử dụng các cấu trúc dữ liệu khác nhau.

Đối với bài tập này, chúng tôi sẽ rút ra thống kê hôn nhân và lao động trẻ em. Sau đây là một cách để sắp xếp dữ liệu mà chúng tôi sẽ sử dụng điều này như một ví dụ để làm việc hướng tới:

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

If you are viewing the data in Excel, some of these numbers might appear off. This is because Excel will often round numbers. We are showing the numbers you will find when you use Python to parse the cells.

Mẹo

Lập kế hoạch những gì bạn muốn kết quả trông như thế nào và viết một ví dụ về dữ liệu của bạn sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian khi bạn bắt đầu mã hóa. Khi bạn đã xác định được cách bạn muốn định dạng dữ liệu của mình, bạn có thể tự hỏi mình, tôi cần phải làm gì tiếp theo để đến đó? Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn cảm thấy bị chặn trong bước tiếp theo của bạn.

Có hai cấu trúc Python mà chúng tôi sẽ sử dụng để rút dữ liệu ra. Phương pháp đầu tiên chúng tôi sẽ sử dụng là vòng lặp

python parse_excel.py

python parse_excel.py

python parse_excel.py

python parse_excel.py

python parse_excel.py

python parse_excel.py

Chúng tôi sẽ sử dụng vòng lặp

python parse_excel.py

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel [r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1] 
booklist = df['Book'].unique[]
book = 'xxxxxxx'
filename = str[book] + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str[filename]

filtereddf = df[df['Book'].isin[[book]]]
filtereddf = filtereddf.dropna[thresh=1]


workbook = xlsxwriter.Workbook[str[path]]
worksheet = workbook.add_worksheet["Blotter"]
workbook.close

print[path]

print[booklist]
print [filtereddf]

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']

for sheet in book.sheets[]:
    print sheet.name

Takes the list that is each row and saves it to the

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']

for sheet in book.sheets[]:
    print sheet.name

Các vòng lặp qua từng mục trong danh sách, đại diện cho mỗi ô cho hàng hiện tại.

Đầu ra giá trị ô.

Nếu bạn chạy mã hoàn chỉnh của mình với vòng lặp

python parse_excel.py

Hãy để thêm một bộ đếm vào mã của chúng tôi để chúng tôi có thể bước qua các ô và hàng để tìm những gì chúng tôi muốn rút ra. Hãy cẩn thận ở nơi bạn đặt quầy mà bạn sẽ có kết quả rất khác nhau nếu bạn đặt nó ở cấp độ ô so với cấp độ hàng.

Đặt lại vòng lặp

python parse_excel.py

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel [r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1] 
booklist = df['Book'].unique[]
book = 'xxxxxxx'
filename = str[book] + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str[filename]

filtereddf = df[df['Book'].isin[[book]]]
filtereddf = filtereddf.dropna[thresh=1]


workbook = xlsxwriter.Workbook[str[path]]
worksheet = workbook.add_worksheet["Blotter"]
workbook.close

print[path]

print[booklist]
print [filtereddf]

python parse_excel.py

Outputs

python parse_excel.py

Bây giờ, nếu chúng ta quay trở lại những gì chúng ta muốn đầu ra cuối cùng của chúng ta trông như thế nào, những gì chúng ta thực sự cần tìm ra là nơi tên quốc gia bắt đầu. Hãy nhớ rằng, tên quốc gia là khóa đầu tiên của từ điển đầu ra của chúng tôi:

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel [r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1] 
booklist = df['Book'].unique[]
book = 'xxxxxxx'
filename = str[book] + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str[filename]

filtereddf = df[df['Book'].isin[[book]]]
filtereddf = filtereddf.dropna[thresh=1]


workbook = xlsxwriter.Workbook[str[path]]
worksheet = workbook.add_worksheet["Blotter"]
workbook.close

print[path]

print[booklist]
print [filtereddf]

Nếu bạn chạy tập lệnh của mình với bộ đếm trong đó

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']
sheet = book.sheet_by_name['Table 9']

print sheet

Bởi vì chúng tôi đang bỏ qua một vài dòng để truy cập dữ liệu mà chúng tôi quan tâm, chúng tôi đang tìm cách xác định số hàng nào chúng tôi sẽ cần để bắt đầu thu thập dữ liệu của mình. Từ nỗ lực trước đây của chúng tôi, chúng tôi biết tên quốc gia bắt đầu qua hàng 10. Nhưng làm thế nào chúng tôi có thể biết bắt đầu từ đâu?

Câu trả lời là trong ví dụ mã tiếp theo, nhưng trước khi bạn nhìn, hãy thử cập nhật bộ đếm để bắt đầu ở hàng nơi tên quốc gia bắt đầu. .

Sau khi bạn xác định số hàng thích hợp, bạn sẽ cần thêm câu lệnh

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']
sheet = book.sheet_by_name['Table 9']

print sheet

Nếu bạn có thể làm việc đó, mã của bạn sẽ thích một cái gì đó như thế này:

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel [r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1] 
booklist = df['Book'].unique[]
book = 'xxxxxxx'
filename = str[book] + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str[filename]

filtereddf = df[df['Book'].isin[[book]]]
filtereddf = filtereddf.dropna[thresh=1]


workbook = xlsxwriter.Workbook[str[path]]
worksheet = workbook.add_worksheet["Blotter"]
workbook.close

print[path]

print[booklist]
print [filtereddf]

This line will iterate through the first 20 rows to identify which row the country names begin on.

Tuyên bố

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']
sheet = book.sheet_by_name['Table 9']

print sheet

Tại thời điểm này, bạn nên có đầu ra trông như thế này:

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel [r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1] 
booklist = df['Book'].unique[]
book = 'xxxxxxx'
filename = str[book] + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str[filename]

filtereddf = df[df['Book'].isin[[book]]]
filtereddf = filtereddf.dropna[thresh=1]


workbook = xlsxwriter.Workbook[str[path]]
worksheet = workbook.add_worksheet["Blotter"]
workbook.close

print[path]

print[booklist]
print [filtereddf]

Bây giờ, chúng ta cần biến mỗi hàng thành định dạng từ điển của chúng ta. Điều này sẽ làm cho dữ liệu có ý nghĩa hơn đối với chúng tôi khi chúng tôi cố gắng làm những việc khác với nó trong các chương trong tương lai.

Nhìn lại ví dụ trước đây của chúng tôi về cách chúng tôi muốn đầu ra của chúng tôi được tổ chức, chúng tôi sẽ cần một từ điển và chúng tôi sẽ sử dụng các quốc gia làm chìa khóa. Để rút ra tên quốc gia, chúng ta sẽ cần phải thực hiện một số lập chỉ mục.

Hãy để thêm một từ điển vào mã của chúng tôi, và sau đó rút tên quốc gia ra khỏi mỗi hàng và thêm nó làm chìa khóa cho từ điển của chúng tôi.

Cập nhật vòng lặp

python parse_excel.py

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel [r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1] 
booklist = df['Book'].unique[]
book = 'xxxxxxx'
filename = str[book] + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str[filename]

filtereddf = df[df['Book'].isin[[book]]]
filtereddf = filtereddf.dropna[thresh=1]


workbook = xlsxwriter.Workbook[str[path]]
worksheet = workbook.add_worksheet["Blotter"]
workbook.close

print[path]

print[booklist]
print [filtereddf]

This creates an empty dictionary to store our data.

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']
sheet = book.sheet_by_name['Table 9']

print sheet

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']
sheet = book.sheet_by_name['Table 9']

print sheet

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']
sheet = book.sheet_by_name['Table 9']

print sheet

Điều này xuất ra dữ liệu, vì vậy chúng ta có thể thấy nó trông như thế nào.

Tại thời điểm này, đầu ra của bạn sẽ trông giống như thế này:

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel [r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1] 
booklist = df['Book'].unique[]
book = 'xxxxxxx'
filename = str[book] + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str[filename]

filtereddf = df[df['Book'].isin[[book]]]
filtereddf = filtereddf.dropna[thresh=1]


workbook = xlsxwriter.Workbook[str[path]]
worksheet = workbook.add_worksheet["Blotter"]
workbook.close

print[path]

print[booklist]
print [filtereddf]

Bây giờ, chúng ta cần phải khớp với từng giá trị trong phần còn lại của hàng với các giá trị thích hợp trong bảng tính, sau đó lưu trữ chúng trong từ điển của chúng ta.

Ghi chú

Khi bạn cố gắng rút ra tất cả các giá trị và kiểm tra chúng so với bảng Excel của bạn, bạn sẽ mắc nhiều lỗi. Đó là tốt và mong đợi. Quá trình này nên được chấp nhận, điều đó có nghĩa là bạn đang làm việc theo cách của mình thông qua vấn đề.

Đầu tiên, hãy để Lôi tạo một phiên bản trống của cấu trúc dữ liệu của chúng tôi, nơi chúng tôi có thể lưu trữ dữ liệu của mình. Chúng ta cũng hãy loại bỏ bộ đếm của chúng tôi, vì chúng ta biết rằng các hàng dữ liệu bắt đầu ở dòng 14. Vì chúng ta biết

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']
sheet = book.sheet_by_name['Table 9']

print sheet

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel [r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1] 
booklist = df['Book'].unique[]
book = 'xxxxxxx'
filename = str[book] + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str[filename]

filtereddf = df[df['Book'].isin[[book]]]
filtereddf = filtereddf.dropna[thresh=1]


workbook = xlsxwriter.Workbook[str[path]]
worksheet = workbook.add_worksheet["Blotter"]
workbook.close

print[path]

print[booklist]
print [filtereddf]

python parse_excel.py

We can remove all of our references to the counter and just begin our

python parse_excel.py

Dòng này mở rộng từ điển sang nhiều dòng để điền vào các điểm dữ liệu khác.

Điều này tạo ra khóa

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']
sheet = book.sheet_by_name['Table 9']

print sheet

Từ điển có các chuỗi để giải thích từng phần của dữ liệu mà nó lưu giữ. Đối với mỗi khóa này, các giá trị là danh sách.

Điều này xuất ra các giá trị liên quan đến khóa

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

Dữ liệu đầu ra của chúng tôi cho

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel [r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1] 
booklist = df['Book'].unique[]
book = 'xxxxxxx'
filename = str[book] + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str[filename]

filtereddf = df[df['Book'].isin[[book]]]
filtereddf = filtereddf.dropna[thresh=1]


workbook = xlsxwriter.Workbook[str[path]]
worksheet = workbook.add_worksheet["Blotter"]
workbook.close

print[path]

print[booklist]
print [filtereddf]

Bây giờ, hãy để dữ liệu. Bởi vì chúng tôi có quyền truy cập vào mỗi cột của mỗi hàng bằng chỉ mục, chúng tôi có thể điền vào các danh sách này với các giá trị từ trang tính. Bằng cách nhìn vào tờ của chúng tôi và xếp hàng cột nào liên quan đến phần dữ liệu nào, chúng tôi có thể cập nhật từ điển dữ liệu để phản ánh những điều sau đây:

import pandas as pd
import xlsxwriter

df = pd.read_excel [r'C:\Users\Nick\Downloads\Trade Blotter_20191028.xlsx', skiprows=1] 
booklist = df['Book'].unique[]
book = 'xxxxxxx'
filename = str[book] + '_20191028.xlsx'
path = 'C:/Users/Nick/Documents/'+ str[filename]

filtereddf = df[df['Book'].isin[[book]]]
filtereddf = filtereddf.dropna[thresh=1]


workbook = xlsxwriter.Workbook[str[path]]
worksheet = workbook.add_worksheet["Blotter"]
workbook.close

print[path]

print[booklist]
print [filtereddf]

Because there are two cells for each of the columns, our code stores both values. Because in this line our child labor totals are the fifth and sixth columns and we know Python is zero-indexed, we want the fourth and fifth indexes.

Khi chúng tôi chạy lại mã của mình, chúng tôi sẽ nhận được đầu ra như thế này:

pip install xlrd

Cảnh báo

Trước khi bạn tiếp tục, xuất một vài hồ sơ và kiểm tra số trong từ điển. Thật dễ dàng để kết thúc một chỉ mục và phá hỏng phần còn lại của dữ liệu của bạn.

Cuối cùng, để xem trước dữ liệu của chúng tôi, chúng tôi có thể sử dụng

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

pip install xlrd

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

Imports the

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

Chuyển dữ liệu cho hàm

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

Nếu bạn cuộn qua đầu ra của mình, bạn sẽ nhận thấy phần lớn trong số đó có vẻ tốt. Nhưng có một vài hồ sơ dường như không đúng chỗ.

Nếu bạn nhìn vào bảng tính, bạn nên lưu ý hàng cuối cùng cho các quốc gia là Zimbabwe. Vì vậy, chúng tôi muốn tìm kiếm khi đất nước bằng

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

python parse_excel.py

python parse_excel.py

pip install xlrd

If the country is equal to Zimbabwe…

Thoát ra khỏi vòng

python parse_excel.py

Cảnh báo

Sau khi thêm

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

import xlrd

book = xlrd.open_workbook['SOWC 2014 Stat Tables_Table 9.xlsx']
sheet = book.sheet_by_name['Table 9']

print sheet

python parse_excel.py

Bước qua mã có thể hữu ích trong việc xác định một vấn đề. Nếu bạn cần khắc phục sự cố để tìm ra một biến, chẳng hạn như

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

python parse_excel.py

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

python parse_excel.py

Tại thời điểm này, đầu ra kịch bản của chúng tôi phù hợp với mục tiêu cuối cùng của chúng tôi. Điều cuối cùng chúng tôi muốn làm cho kịch bản của chúng tôi là đảm bảo chúng tôi ghi lại nó với một số nhận xét.

Kịch bản của bạn bây giờ sẽ trông giống như thế này:

pip install xlrd

This is a multiline comment used to generally describe what is going on in this script.

Đây là một nhận xét một dòng để ghi lại lý do tại sao chúng tôi bắt đầu trên dòng 14 và không sớm hơn.earlier.

Chúng ta có thể và nên loại bỏ các dòng này khi chúng ta vượt ra ngoài phân tích dữ liệu đơn giản vào phân tích dữ liệu.

Tại thời điểm này, chúng tôi có một đầu ra tương tự với dữ liệu chương trước. Trong chương tiếp theo, chúng tôi sẽ tiến thêm một bước và phân tích dữ liệu tương tự từ PDF.

Bản tóm tắt

Định dạng Excel là một danh mục giữa các loại có thể đọc được. Các tệp Excel không có nghĩa là được đọc bởi các chương trình, nhưng chúng có thể phân tích được.

Để xử lý định dạng không đạt tiêu chuẩn này, chúng tôi phải cài đặt các thư viện bên ngoài. Có hai cách để tìm thư viện: bằng cách xem trên PYPI, chỉ mục gói Python hoặc bằng cách tìm kiếm các hướng dẫn và cách xem những gì người khác đã làm.

Khi bạn đã xác định thư viện bạn muốn cài đặt, hãy sử dụng lệnh

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

Bên cạnh việc học cách phân tích Excel bằng thư viện

pip install xlrd

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

python parse_excel.py

python parse_excel.py

python parse_excel.py

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

python parse_excel.py

inv.name = 'Rem_inv'

dataframe_list = [inv]
for dataframe in dataframe_list:
    dataframe.to_csv[df.name + '.csv'] 

Khi bạn đọc và đào sâu vào PDF, bạn sẽ tìm hiểu tầm quan trọng của việc khám phá các lựa chọn thay thế cho dữ liệu bạn có hoặc tìm cách thay thế để xác định vị trí và tìm dữ liệu bạn cần trả lời câu hỏi nghiên cứu của mình.

Làm cách nào để tiết kiệm giá trị trong Excel bằng Python?

Làm thế nào để bạn gửi một tệp excel đến đường dẫn trong Python?

Bạn có thể viết cho một tệp excel trong Python không?

Tệp Excel trong Python là gì?